【摘 要】
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水中溶解氧含量低会影响螃蟹的成活率,保证低溶解氧时刻溶解氧的预测精度非常重要。目前,溶解氧传感器价格昂贵且易遭受腐蚀,因此通过相关变量来间接估计溶解氧浓度有重要的
【机 构】
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“轻工过程先进控制”教育部重点实验室,江苏省互联网农业发展中心,江苏中农物联网科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(31771680)
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水中溶解氧含量低会影响螃蟹的成活率,保证低溶解氧时刻溶解氧的预测精度非常重要。目前,溶解氧传感器价格昂贵且易遭受腐蚀,因此通过相关变量来间接估计溶解氧浓度有重要的意义。本研究在长短时记忆网络(LSTM)模型的基础上,优化LSTM反向传播时的损失函数,提出了提高低溶解氧含量估算精度的溶解氧预测模型(LDO-LSTM)。LDO-LSTM的损失函数是在平均绝对百分比误差(MAPE)基础上,根据溶解氧值的变化趋势和溶解氧浓度大小,分别赋予不同权值的权重函数,并通过均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAP
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